기동표적의 추적문제는 상태추정의 분야에서 수 십 년에 걸쳐 연구되어 왔다. 칼만 필터는 표적의 상태를 추정하기 위해 널리 사용되어 왔으나, 기동이 발생할 경우, 그 성능은 현저히 저하될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고, 기동표적을 효과적으로 추적하기 위해, DNA 코딩에 기반한 상호작용 다중모델 기법을 제안한다. 제안된 기법은 DNA 코딩에 기반한 퍼지 논리를 이용함으로써, 기존의 기법들의 수학적 한계를 극복할 수 있다. 컴퓨터 모의실험을 통하여, 제안된 기법의 추적 성능은 적응 상호작용 다중모델 기법 및 유전 알고리즘 기반 상호작용 다중모델 기법과 비교된다.
본 논문에서는 분산된 협업 환경을 통합하는 콘텐츠 공유 모델을 제안한다. 확장 가능한 고해상도 디스플레이 자원, 로컬 및 원격 콘텐츠 공유, 다중 사용자 상호작용 및 접근제어 특성들을 통합하여 결합된 하나의 모델을 제공한다. 다중 사용자의 상호 작용은 모든 사용자가 상호 작용이 가능하다는 이점이 있지만, 그로 인해 오버랩이 발생할 수 있다. 그 오버랩을 관리하기 위해 접근 제어를 모델에 적용했으나 작업 흐름의 방해가 가능하다. 따라서 이 두 가지 사항을 중점으로 모델을 평가하기 위해 상호작용성에 대한 이용자 연구를 실시했다. 그 결과를 바탕으로 제안된 콘텐츠 공유 모델은 상호작용과 그 흐름을 방해 하지 않아 작업에 집중할 수 있는 분산 협업 환경을 제공한다.
본 논문은 다중 버스 상호 적속망을 갖는 다중처리기 시스템에서, 기억장치 접근 요구의 경쟁에 의하여 영향을 받는 시스템의 성능을 평가하기 위하여 이산 사건 모델을 구성하였다. 또한 시스템의 해석적 모델과 시뮬레이터 모델을 구성하여 해석적 모델의 결과와 시뮬레이터 모델의결과를 상호 검증하였다. 검증 방법으로는 프로세서의 수, 기억장치 모듈의 수, 버스의 수와 국부 기억장치 실패율을 입력인수로 하여 기억장치 밴드폭, 프로세서, 기억장치 모듈 및 버스의 이용율, 버스 상호 충돌의 정도를 결정할 수 있었다. 따라서 시스템을 설RP할 때 시뮬레이션을 통하여 입력인수의 상호작용을 해석함으로써 시스템의 성능을 평가할 수 있게 된다.
본 논문에서는 인공위성 자세제어 시스템의 고장 검출 기법을 제시하였다. 논문에서는 상호간섭 다중모델을 기반으로 벌점을 이용하여 인공위성 자세 시스템 중 구동기의 완전 고장과 구동력 저하 고장을 검출하였다. 제안한 고장 검출 기법은 2단계로 구분되는데, 먼저 11개의 구동기 고장 관련 모델을 구성하여 구동기 고장 검출을 수행한 후, 구동기의 고장이 검출되면 구동기의 고장 특성에 관련된 하위 모델을 생성하여 실제 발생한 고장이 완전 고장인지 구동력 저하 고장인지를 구분하게 된다. 또한 기존에 제안된 상호간섭 다중모델을 이용한 고장 검출 기법과 비교한 결과, 본 논문에서는 병렬로 구성되었던 고장 모델들을 2단계로 구성하고 각 단계별로 차등화된 벌점을 이용함으로써 구동기 고장 검출 시간을 줄였을 뿐만 아니라, 고장의 특성까지 빠르게 구분할 수 있는 장점이 있음을 확인 하였다.
휴리스틱 알고리즘 연구에 있어서 중요한 분야 중 하나가 강화와 다양화의 조화를 맞추는 문제이다. 개미 집단 시스템은 최근에 제안된 조합 최적화문제를 해결하기 위한 메타 휴리스틱 기법으로, 그리디 탐색과 긍정적 보상에 의한 접근법으로 순회 판매원 문제를 풀기 위해 처음으로 제안되었다. 본 논문에서는 기존 개미집단 시스템의 성능을 향상시키기 위해 강화 전략과 다양화 전략으로 나누어진 엘리트 전략을 통해 집단간 긍정적 부정적 상호작용을 수행하는 다중 집단 개미 모델을 제안한다. 그리고, 이 제안된 엘리트 전략에 의한 다중 집단 상호작용 개미 모델을 순회판매원문제에 적용해 보고 그 성능에 대해 기존 개미집단 시스템과 비교한다.
가뭄의 계절적 예측성을 개선하기 위해서는 대기-지면-해양의 상호 작용이 현실적으로 모의할 수 있는 지구 기후 예보 모델의 개선이 필수적이다. 제한적인 기후 예보 모델의 예측성으로 인하여 다중 기후 모델들의 다중 앙상블 계절 예보 시스템이 제안되었다. 2008년에 제안된 북미 다중 모델 다중 앙상블 시스템(North American Multimodel Multiensemble System; NMME)은 다양한 모델 개발팀의 참여로 현재까지 운영되면서 계절적 예측성 연구에 큰 이바지를 하였다. 본 연구에서는 NMME 프로젝트에 참여하는 기후 예보 모델들의 북방 여름철 근지표면 온도과 강우량의 예측성을 진단하고 이들의 상관 관계의 강도를 관측데이터와 비교 분석하였다. 대부분의 NMME 모델들에서는 관측데이터에서 보다 강한 음의 상관 관계를 보였다. 이런 근지표면 온도와 강우량의 강한 상관 관계로 우수한 근지 표면 온도 예보는 각각의 해마다 그 역할이 다른 것을 발견되었다. 예를 들어 가문 여름에는 우수한 근지표면 온도 예보가 강우량 예보에 도움이 되고 강우량이 많은 여름에는 우수한 근지표면 온도 예보는 오히려 강우량 예측성을 제한하게 된다. 따라서 기존의 기후 예보 모델들에서 근지표면 온도와 강우량의 상관관계를 사실적으로 나타낼 수 있도록 모델 개선이 요구된다. 마지막으로 관측데이터와 기후 모델데이터에서 태평양과 대서양의 해수면 온도와 미국의 북방 여름철 날씨의 관계를 비교하였다. 근지표면 온도과 강우량에 대한 제한적 예측성에 비해, 대부분의 NMME 기후 예보 모델들에서 해수면 온도의 예측기술은 우수함을 발견하였고 몇몇 모델들에서는 미국의 북방 여름철 기후에 영향력을 주는 대서양과 태평양의 지역까지 잘 모사하는 것을 발견하였다. 따라서 본 연구는 보다 우수한 기후 예보 기술을 위해 앙상블 평균 예보값만이 아닌 NMME의 계절적 예보를 선택적인 사용이 필요함을 제안하였고 앞으로 북미 대륙 뿐만이 아니라 유럽-아시아의 계절적 이상 기후 예측성에 대한 연구 필요성을 강조하였다.
본 연구에서는 지반상태가 교량의 지진응답에 미치는 영향을 분석하기 위해 다양한 지반모델 상의 교량모델에 대한 지진해석을 수행하고 그 결과를 비교.분석하였다 이를 위해서 기존의 교량시방서에서 분류된 네가지의 서로다른 지반종류를 대상으로 보다 세분된 지반모델 상에 위치하는 대표적인 교량에 대한 지진해석을 수행함으러써 첫째로는 각 지반 종류 상호간의 지진응답 차이의 정도를 시방서 값과 비교.분석하였으며 둘째로는 동일 지반으로 분류되는 상이한 두 지반간의 응답차이의 정도를 확인하였다 해석을 위해서는 시방서에서 제시된 두가지 방법 즉 단일모드 스펙트럼해석법과 다중모드 스펙트럼해석법을 사용하였으며 이들 결과를 별도로 작성된 인공시간이력을 입력으로 하는 시간이력해석법을 사용한 결과와 비교.분석하였다 시간이력해석법에서는 진동수에 무관한 지반임피던스함수를 이용하는 시간영역해석법을 사용하였다 해석결과 시방서에서 제시한 단일모드 및 다중모드 스펙트럼해석방법은 일반적으로 안전측의 지반-구조물 상호작용 해석결과를 주는 것으로 확인되었다 그러나 유연성이 큰 지반 상의 구조물에대한 지진해석을 위한 해석모델 작성시에는 지반의 유연성이 반드시 고려되어야 하며 특히 낙교방지를 위한 변위는 지반의 유연성을 고려한 정밀해석법에 의한 계산이 필수적으로 요구됨을 확인하였다.
단백질의 기능 예측 모델은 guilt-by-association 개념을 바탕으로 단백질-단백질 상호작용 맵을 이용하고 있다. 이 방법은 목표 단백질이 기능이 알려진 단백질과 상호작용이 없는 경우 기능 예측이 불가능하다. 본 논문에서는 단백질 기능 예측 모델을 K-class 다중 분류 문제로 재 정의하고 단백질-단백질 상호작용 데이터 및 단백질의 알려진 속성 등을 학습 모델에 이용한 단위신경망의 설계와 응용을 제안한다. 제안하는 모델은 Yeast 단백질 데이터의 기능 예측에서 단백질-단백질 상호작용 데이터를 이용하는 방법에 비해 분류 예측율에서 우수한 성능을 보였으며 또한 상호작용이 밝혀지지 않은 단백질의 기능 예측을 할 수 있다.
측정잡음이 시간에 순차적으로 상관된 경우의 동적 시스템에서의 다중 고장들을 검출하고 진단하는 효과적인 방법을 제시하였다. 제안된 고장검출 및 진단기법은 수정된 상호간섭다중모델 추정 알고리즘을 기반으로 하며 이것은 유색잡음에 대해 자기회귀 모델을 사용하고 측정 차분법을 적용함으로써 일반 비상관 프로세스를 설계하여 상호간섭다중모델 추정 알고리즘에 적용한 것이다.
본 논문에서는 Temporal Difference 학습을 적용한 Ant-Q 기반 개미 모델을 이용한 다중 집단 상호작용 개미 강화학습 모델을 제안한다. 이 모델은 몇 개의 독립적 개미시스템 집단으로 이루어져 있으며, 상호작용은 집단간 엘리트 전략(강화, 다양화 전략)에 따라 임무를 수행한다. 강화 전략은 다른 에이전트 집단의 휴리스틱 정보를 이용해 좋은 경로 선택을 가능하게 한다. 이것은 집단간 긍정적 상호작용을 통해 에이전트들의 방문 빈도가 높은 간선을 선택하게 한다. 다양화 전략은 에이전트들이 다른 에이전트 집단의 탐색 정보에 의해 부정적 상호작용을 수행함으로써 방문 빈도수가 높은 간선의 선택을 회피하게 만든다. 이러한 전략을 통해 제안한 강화학습은 기존의 개미집단시스템, Ant-Q학습보다 최적해에 더 빠르게 수렴할 수 있음을 실험을 통해 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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